行业场景
立项原因与产品问题
中医体质辨识是中医诊断的核心环节，传统的舌诊依赖于医生的临床经验，存在主观性强、标准不统一、诊断效率低等问题。特别是基层医疗机构和社区诊所，普遍缺乏经验丰富的中医师，导致体质辨识准确率不高，影响了中医诊疗质量。
行业场景与业务背景
随着国家大力推进中医药现代化和智慧医疗建设，中医智能诊断系统成为行业发展的迫切需求。本项目面向中医诊所、社区医疗中心、健康管理机构等场景，通过AI技术辅助医生进行快速、准确的体质判别。系统可应用于日常门诊、健康体检、远程医疗等业务场景，解决传统舌诊效率低、一致性差、难以量化的痛点，提升基层中医诊疗服务水平，助力中医药传承创新发展。
项目核心功能模块
本系统包含四大核心功能模块：
1. 智能舌象采集与预处理模块
自动舌体分割功能：基于YOLO v8/v11深度学习模型，自动识别并分割舌体区域，去除背景干扰
图像标准化处理：统一图像尺寸（224×224）和色彩归一化，确保后续分析的准确性
多样化数据增强：支持随机旋转、颜色抖动、MixUp/CutMix等增强策略，提升模型泛化能力
2. 深度特征提取模块
多模型并行分析：集成ResNet50、Vision Transformer (ViT B/16)、EfficientNet B4三大主流深度学习模型
迁移学习技术：基于ImageNet大规模预训练模型进行舌象特定领域微调
多维度特征提取：自动提取2048维（ResNet）、768维（ViT）、1792维（EfficientNet）深度特征向量
3. 中医结构化特征分析模块
规则特征提取（6维）：包括舌色（淡白/淡红/红/绛/青紫）、苔色（白苔/黄苔等）、舌形（齿痕/裂纹等）、苔质、津液、舌下状态
深度图像特征（73维）：颜色统计特征36维、纹理特征10维、形状特征15维、舌苔特征12维
中医知识库驱动：融合传统中医舌诊理论，提供可解释的特征提取逻辑
4. 五模型软投票集成诊断模块
多算法融合：整合3个深度学习模型、1个随机森林模型、1个规则分类器
智能加权投票：深度模型各占20%（共60%）、传统机器学习占20%、规则分类器占20%
体质判别输出：支持气虚痰湿、气阴两虚等多种体质类型的精准分类，并输出置信度评分
1. 深度学习模型集成与优化
搭建并训练ResNet50、ViT B/16、EfficientNet B4三个深度学习模型的舌象分析版本
实现迁移学习框架，完成ImageNet预训练模型到舌象领域的微调
设计并实现五模型软投票集成算法，优化各模型权重分配策略
2. 结构化特征工程开发
开发73维深度图像特征提取算法，包括LAB/HSV/RGB颜色空间统计、边缘密度计算、形态学特征分析
实现6维中医规则特征的自动化提取逻辑，建立舌色、苔色、舌形等特征的编码体系
构建随机森林分类器和规则分类器模块
3. 数据处理与增强流程
设计并实现完整的数据预处理管道，包括舌体分割、图像标准化、归一化等步骤
开发数据增强模块，集成AutoAugment、MixUp、CutMix等先进增强策略
编写批量处理脚本，支持200例以上舌象样本的自动化分析
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